PaddlePaddle公开课
提供丰富的深度学习课程资源,帮助开发者从零开始掌握PaddlePaddle深度学习框架
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AI核心技术掌握
Python基础入门
机器学习应用数学
机器学习入门
机器学习模型
深度学习基础
PaddlePaddle应用场景
PaddlePaddle实战
实战-自然语言处理
AI趣味课堂
AI核心技术掌握
更新中
播放次数:57293
探讨人工智能前沿技术和开发框架PaddlePaddle,深入介绍AI技术方法的原理及应用
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课程目录
1
迈入现代人工智能的大门
2
机器能“看”的现代技术
1
计算机视觉小普及
计算机视觉是人工智能发展历程中具有代表性的领域,其应用场景遍布很多地方,本节课给出计算机视觉的概述
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00:04:58
2
计算机视觉深入认知
深入探讨计算机视觉的具体的问题和核心思想,帮助大家从新的视角来看计算机视觉这个重要的领域
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00:14:39
3
源自视觉神经原理的卷积网络简介
基于人们对于生物视觉的研究,科学家们给出了在计算机视觉中的具备良好表现的卷积神经网络模型,本节课简单介绍这样的网络结构
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00:06:39
4
卷积网络深入理解
本节课分析卷积网络组成单元,对其中的原理进行分析,帮助大家更好地掌握这样的一个经典的神经网络结构
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00:11:23
5
AlexNet 深度学习关键突破
AlexNet的出现使计算机视觉完全由深度学习统治了。本节课给出 AlexNet 网络结构的讲解
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00:11:18
6
VGG网络 更深的架构尝试
VGG 网络是深度学习在计算机视觉上应用,本节课给出 VGG 网络模型的结构和组成单元及其特性的讲解
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00:06:52
7
ResNet 深度学习模型的深度究竟能有多深
ResNet 网络是令人震惊的结构,这项技术帮助我们设计出了超过百层甚至上千层的网络,本节课介绍 ResNet 的结构和核心思想
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00:12:01
8
PaddlePaddle 加持下的卷积网络实现
PaddlePaddle 对实现卷积神经网络有良好的支持,本节课介绍如何在 PaddlePaddle 下实现代表性的卷积网络
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00:19:41
3
循环网络原理、模型及应用 (语音识别,自然语言处理)
1
课程导引
介绍本节课主要的内容
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00:01:16
2
序列场景分析
序列数据一类极具代表性的数据,针对这一类数据背后的问题我们有很多方法来解决。本节课对序列数据的场景进行分析并给出相关介绍
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00:07:02
3
初识循环神经网络
循环网络是适合处理序列数据的一种神经网络模型,其特点与序列数据能够完美匹配。本节课将会介绍循环神经网络的基本概念和结构
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00:21:02
4
突破障碍的LSTM
LSTM 网络一种相对复杂的循环网络,其具备记忆能力使得在处理序列问题中能够克服长距离预测问题。本节课我们介绍 LSTM 网络
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00:20:45
5
新式的简化变体GRU网络
经过多年发展大家发现简化 LSTM 模型也能够得到能力相当的模型。其中具有代表性的工作就是 GRU。本节课会简单介绍 GRU 网络
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00:10:31
6
神经图灵机整体结构
LSTM 网络是增加一定的记忆能力,但这点记忆还不足够。NTM 是一种引入外部记忆的网络结构。本节课我们给出神经图灵机的整体架构
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00:21:49
7
神经图灵机——寻址
神经图灵机其中一个重要的功能是寻址,本节课介绍并分析寻址的具体过程
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00:13:32
8
神经图灵机——控制器
神经图灵机另一个重要的模块是控制器,本节课介绍并分析控制器模块
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00:07:58
9
PaddlePaddle下的LSTM和GRU
本节课程介绍如何基于PaddlePaddle 实现 LSTM 和 GRU 模型
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00:11:26
4
CNN和RNN应用
5
神经自然语言处理
6
排序学习
7
强化学习
8
可解释的模型及应用
9
生成式模型的基本概念、方法和应用
10
深度强化学习
11
多智能体系统及学习技术
12
基于逻辑的深度学习技术
Python基础入门
更新中
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本课程帮助大家掌握优雅、明确、简单的Python2和Python3
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课程目录
1
Python3介绍与安装
2
Python3基础
3
Numpy(py3)
4
Pandas(py3)
5
Python2介绍与安装
6
Python2基础
7
Numpy(py2)
8
Pandas(py2)
机器学习入门
更新中
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本课程详细讲述机器学习入门的基本概念、理论知识、经典算法等
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课程目录
1
监督学习与非监督学习简介
2
经典监督学习算法-决策树
3
经典监督学习算法-回归算法
4
经典非监督学习算法-Kmeans聚类
5
经典非监督学习算法-期望最大算法(EM算法)
6
课程总结
机器学习模型
更新中
播放次数:3658
本课程将就回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型、模型复杂度度量等进行详细解读
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课程目录
1
回归模型
2
分类模型(一)
3
分类模型(二)
4
聚类模型
5
降维模型
6
机器学习模型复杂度度量
7
机器学习模型评估指标
深度学习基础
更新中
播放次数:548
本课程重点为您讲述深度学习理论入门、正则化、优化等
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PaddlePaddle应用场景
更新中
播放次数:2920
基于PaddlePaddle完成各种有有趣、实用的应用场景,手把手教你成为AI达人
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PaddlePaddle实战
已完结
播放次数:18868
帮助开发者从零开始使用PaddlePaddle,适合有深度学习技术背景的开发者
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实战-自然语言处理
已完结
播放次数:4103
本课程介绍数据收集、文本预处理、文本分类的理论与实践,全面呈现了自然语言处理的全过程。
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课程目录
1
爬虫基础
2
关键词与文章相似性
1
文本初步处理介绍(一)
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00:04:50
2
文本初步处理介绍(二)
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00:05:52
3
python对html文本的解析(一)
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00:03:56
4
Python对html文本的解析(二)
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00:11:51
5
Python对html文本的解析(三)
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00:04:42
6
中文分词的介绍(一)
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00:10:50
7
中文分词的介绍(二)
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00:05:06
8
中文分词的介绍(三)
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00:08:42
9
jieba分词演示(一)
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00:03:02
10
jieba分词演示(二)
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00:12:28
11
自定义词典与词性(一)
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00:04:02
12
自定义词典与词性(二)
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00:05:56
13
自定义词典与词性(三)
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00:06:35
14
自定义词典与词性(四)
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00:01:56
15
关键词的提取方法(一)
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00:08:51
16
关键词的提取方法(二)
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00:11:06
17
关键词的提取方法(三)
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00:02:00
18
jieba提取关键词(一)
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00:09:34
19
jieba提取关键词(二)
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00:09:23
20
文本VSM表示(一)
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00:04:05
21
文本VSM表示(二)
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00:09:08
22
文本VSM表示(三)
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00:13:26
23
文本相似性计算(一)
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00:07:39
24
文本相似性计算(二)
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00:05:26
25
文本相似性计算(三)
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00:11:59
26
文本相似性计算(四)
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00:04:12
3
PaddlePaddle 文本分类
4
NLP基本问题和模型
5
Word Embedding和文本分类
6
RNN和文本生成
7
序列标注
8
机器翻译
AI趣味课堂
更新中
播放次数:3592
提供深度学习和人工智能相关的趣味解读,帮你快速了解AI知识
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课程目录
1
不用很麻烦很累,三分钟看懂「三大学习」
「深度学习」、「时间序列」、「无监督学习」……这些AI领域的基本概念都是什么意思?
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00:02:56
2
你说的人工智能是哪种智能
人们所说的人工智能和真正的人工智能是什么关系?「通用人工智能」(AGI)和「应用人工智能」(Applied AI)最大的区别是什么?
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00:01:38
3
弱人工智能,真的很弱吗?
虽然名字叫弱人工智能,可不是没能力的人工智能,目前所有的人工智能系统都是弱人工智能!
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00:01:33
4
一分钟看懂计算机视觉
为什么要让计算机看见世界?让计算机看见世界分几步?又有什么用?
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00:01:16
5
一分钟看懂语音识别
将语音变成文字,总共分几步?
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00:01:15
6
一分钟看懂自然语言处理
一分钟看懂自然语言处理
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00:01:37
7
机器是如何了解我们的喜好的?
不会交流的机器,是如何了解你的兴趣,为你推荐商品和视频的?
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00:01:50
8
图灵测试:机器会思考吗?
机器会思考吗?「模板配对」和「古怪谈话」又是什么?它们为什么是对话系统的范本?不用很麻烦很累,每次一分钟,你对人工智能的认知就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:56
9
找到甜草莓,总共分几步
训练一个能分辨草莓甜不甜的机器人,总共分几步?训练集是什么?验证集是什么?测试集又是什么?
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00:01:18
10
什么是知识图谱
除了变成冷冰冰的字符串,如何将现实世界更好的映射到数据世界?知识图谱是什么?节点代表什么?边又代表什么?
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00:01:25
11
人工智能专有名词的知识图谱
人工智能、机器学习、深度学习之间是什么关系?好不容易弄懂了一大串人工智能名词的含义,却不知道他们在整个人工智能系统中的位置?
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00:01:42
12
什么是语言?
为什么自然语言处理是「人工智能皇冠上的明珠」?这又与语言本身有什么关系?不用很麻烦很累,每次一分钟,你对人工智能的认知就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:40
13
机器学习:今天的草莓甜不甜
标签是什么?特征是什么?过拟合是什么?泛化又是什么?不用很麻烦很累,每次一分钟,你对人工智能的认知就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:20
14
人工智能入门,读什么书比较好?
这是一支先导视频,带大家先复习一下本季重点——「计算机视觉」,并分享了人工智能入门最佳参考书目。
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00:01:19
15
计算机视觉包含哪些任务?与计算机图形学的区别是什么?
除了之前我们提到的图像分类、物体检测、语义分割、视频分析四个核心任务,计算机视觉还会研究哪些课题? 计算机视觉和计算机图形学之间的区别是什么? 只要一分钟,你对人工智能的了解就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:40
16
只要一分钟,人脸识别了解一下!
人脸识别是如何完成的? 人们常说的 1:1 场景和 1:N 场景指的是什么? 点击观看视频,你对人工智能的了解就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:37
17
人脸识别用在哪儿?
人脸识别已经在我们的生活中有哪些应用? 除了这些已有场景,人脸识别还能用在哪儿? 看过视频,你对人工智能的了解就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:34
18
FaceID 原理揭秘:iPhone X 是如何识别人脸的?
讲了这么多期人脸识别,iPhone X 的人脸识别有哪些特殊之处? 看过视频,你对人工智能的了解就能轻松超过全世界 99% 的人类!
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00:01:30
19
超火的 SLAM 技术不了解一下吗?只要一分钟!
最近超火的、和自动驾驶强烈相关的SLAM 技术是什么? 有哪些核心任务?
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00:01:41